typed op• 資料種類:points → points
• 呼叫:fullseye.apply(img, "tb_statistical_outlier_removal", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一張圖 + 兩個純量旋鈕 a,b∈[0,1])
*圖為在 128×128 合成輸入上實際執行的輸出。左為輸入，右為輸出。點雲以俯視散點顯示(亮度 = z)，一維序列為折線，體資料為沿 z 的最大值投影，影片為中間影格，複數影像為振幅；無法成像的回傳值直接顯示數值。*
掃描旋鈕 a(0.1 / 0.5 / 0.9，另一旋鈕取預設):
▸ tb_statistical_outlier_removal: 旋鈕 a 掃描 (文件網站)
掃描旋鈕 b(0.1 / 0.5 / 0.9，另一旋鈕取預設):
▸ tb_statistical_outlier_removal: 旋鈕 b 掃描 (文件網站)
階段(前置運算子 → 本運算子，由左至右):
▸ tb_statistical_outlier_removal: 處理階段 (文件網站)
換別的影像(合成場景 / 照片 / 硬幣。上排為輸入，下排為對應輸出。旋鈕取預設):
▸ tb_statistical_outlier_removal: 其他輸入影像 (文件網站)
去除各點的 k 近鄰平均距離在全域上偏離過大的點（統計離群點移除）。
對每個點量測「到最近 k 個點(不含自身)的平均距離」,把超過其全點分布的 mean + std_ratio*std 的點視為飛點而去掉。對清理稀疏的飛點有效,密集面上的點會保留。
points : array_like, shape (N, 3)
輸入點雲。
k : int
鄰域數(預設 16)。點數較少時在內部取整為 n-1。
std_ratio : float
閾值的寬鬆程度。越大越容易保留(去除越寬鬆)。
filtered : ndarray, shape (M, 3)
保留下來的點(保持原順序)。
keep_mask : ndarray of bool, shape (N,)
是否保留各輸入點(True=保留)。points[keep_mask] 等於 filtered。
點數 < 3 時無法建立統計,因此保留全部點(graceful)。
橋接到 2-D 演化登錄表的 3d op statistical_outlier_removal。實作相同,只有呼叫慣例改為 op(v, a, b)。a 調整 k(預設 16),b 調整 std_ratio(預設 2)。
• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。
• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。
下面的程式已確認可以執行(與圖相同的輸入)。在 Studio 說明中，此區塊會變成按鈕，可當場載入並執行。
img_to_points 0.50 0.50 tb_statistical_outlier_removal 0.50 0.50
下面的範例呼叫的是底層帳本運算子 statistical_outlier_removal。此橋接運算子只是把同一實作適配為 fn(v, a, b) 慣例，行為完全相同(只是呼叫形式不同)。
• pcl_geodesic — py -3.11 examples_3d/pcl_geodesic.py
points 作為輸入)identity · tb_points_to_voxel · tb_estimate_point_normals · tb_iss_keypoints · tb_project_points · tb_render_point_depth · tb_radius_outlier_removal · tb_voxel_grid_downsample
typed)tb_points_to_voxel · tb_estimate_point_normals · tb_iss_keypoints · tb_project_points · tb_render_point_depth · tb_radius_outlier_removal · tb_voxel_grid_downsample · tb_mls_smooth
*Provenance: ops.py — 2D 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*
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